10 GitHub repos to sleep with as an ai engineer covering ML systems, Agents, RAG, MLOps:
1. Machine Learning for Beginners by Microsoft
→ Start here if you’re brand new to ML.
Covers basic ML concepts in Jupyter notebooks beginner-friendly and visual.
🔗 lnkd.in/gGithBVP
2. Learn PyTorch for Deep Learning
→ A great repo to learn PyTorch - could be a bit outdated but the concepts still applies.
🔗 lnkd.in/d4ptSuUY
3. Hands-on Large Language Models
→ This repo supports the Hands-On LLM book.
Learn everything from basic language models to finetuning with real notebooks.
🔗 lnkd.in/gpvPemeG
4. AI Agents for Beginners
→ A fantastic beginner-friendly course to get started with AI agents.
Free 11-lesson hands-on curriculum - no fluff, just code.
🔗 lnkd.in/gVm5gmv7
5. Prompt Engineering Guide
→ One-stop-shop for prompt engineering.
Guides, papers, lectures, and tons of curated examples.
🔗 lnkd.in/gDt3Sknr
6. LLM Course
→ Hands-on course covering the entire LLM lifecycle — design to deployment.
Includes roadmaps + Colab notebooks.
🔗 lnkd.in/gUPJmWNM
7. GenAI Agents
→ Great tutorials + code for building agent-based LLM systems.
Covers everything from simple tool-using agents to advanced workflows.
🔗 lnkd.in/gaiZgzpA
8. RAG Techniques
→ One of the most comprehensive and dynamic collections of Retrieval-Augmented Generation (RAG) tutorials available
🔗 lnkd.in/dcGtjFgY
9. Made With ML
→ Covers full ML product lifecycle: from design to CI/CD and monitoring. If you’re serious about building production-grade ML systems, this is gold.
🔗 lnkd.in/gn2RhT_m
10. Designing Machine Learning Systems
→ Summaries + code + diagrams from the popular O’Reilly book.
A must-read if you want to architect real-world ML pipelines.
🔗 lnkd.in/g26KNXfb
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین
🆔 @programmers_street
1. Machine Learning for Beginners by Microsoft
→ Start here if you’re brand new to ML.
Covers basic ML concepts in Jupyter notebooks beginner-friendly and visual.
🔗 lnkd.in/gGithBVP
2. Learn PyTorch for Deep Learning
→ A great repo to learn PyTorch - could be a bit outdated but the concepts still applies.
🔗 lnkd.in/d4ptSuUY
3. Hands-on Large Language Models
→ This repo supports the Hands-On LLM book.
Learn everything from basic language models to finetuning with real notebooks.
🔗 lnkd.in/gpvPemeG
4. AI Agents for Beginners
→ A fantastic beginner-friendly course to get started with AI agents.
Free 11-lesson hands-on curriculum - no fluff, just code.
🔗 lnkd.in/gVm5gmv7
5. Prompt Engineering Guide
→ One-stop-shop for prompt engineering.
Guides, papers, lectures, and tons of curated examples.
🔗 lnkd.in/gDt3Sknr
6. LLM Course
→ Hands-on course covering the entire LLM lifecycle — design to deployment.
Includes roadmaps + Colab notebooks.
🔗 lnkd.in/gUPJmWNM
7. GenAI Agents
→ Great tutorials + code for building agent-based LLM systems.
Covers everything from simple tool-using agents to advanced workflows.
🔗 lnkd.in/gaiZgzpA
8. RAG Techniques
→ One of the most comprehensive and dynamic collections of Retrieval-Augmented Generation (RAG) tutorials available
🔗 lnkd.in/dcGtjFgY
9. Made With ML
→ Covers full ML product lifecycle: from design to CI/CD and monitoring. If you’re serious about building production-grade ML systems, this is gold.
🔗 lnkd.in/gn2RhT_m
10. Designing Machine Learning Systems
→ Summaries + code + diagrams from the popular O’Reilly book.
A must-read if you want to architect real-world ML pipelines.
🔗 lnkd.in/g26KNXfb
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین
🆔 @programmers_street
❤5
✨ ScholarXIV.com ✨
➡️Explore academic papers from the arXiv repository. AI powered and fully open-source.
Demo Video
• youtu.be/-GlxZRCfxYA
Star & Contribute
• github.com/dagmawibabi/ScholarXIVWeb
🆔 @programmers_street
➡️Explore academic papers from the arXiv repository. AI powered and fully open-source.
Demo Video
• youtu.be/-GlxZRCfxYA
Star & Contribute
• github.com/dagmawibabi/ScholarXIVWeb
🆔 @programmers_street
🗂 دوره رایگان یادگیری ماشین از coursera
آنچه در این دوره می آموزید:
📌 طراحی و پیادهسازی راهحلهای ML و DL
📌 الگوریتمهای یادگیری نظارتشده
📌 مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
📌 شیوههای ارزیابی مدل
https://www.coursera.org/learn/stanford-statistics
#یادگیری_ماشین
🆔 @programmers_street
آنچه در این دوره می آموزید:
📌 طراحی و پیادهسازی راهحلهای ML و DL
📌 الگوریتمهای یادگیری نظارتشده
📌 مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
📌 شیوههای ارزیابی مدل
https://www.coursera.org/learn/stanford-statistics
#یادگیری_ماشین
🆔 @programmers_street
❤2
🗂 در این ریپو می تونید کار با مدلهای یادگیری ماشین رو یاد بگیرید و مدلهای مختلف رو تست و اجرا کنید
📍https://github.com/eugeneyan/applied-ml
#یادگیری_ماشین
🆔 @programmers_street
📍https://github.com/eugeneyan/applied-ml
#یادگیری_ماشین
🆔 @programmers_street
GitHub
GitHub - eugeneyan/applied-ml: 📚 Papers & tech blogs by companies sharing their work on data science & machine learning in production.
📚 Papers & tech blogs by companies sharing their work on data science & machine learning in production. - eugeneyan/applied-ml
❤3
📍دوره رایگان آموزش MCP از huggingFace به همراه مدرک
MCP is protocol developed by anthropoic so AI tools can communicate with external tools
https://huggingface.co/mcp-course
🆔 @programmers_street
MCP is protocol developed by anthropoic so AI tools can communicate with external tools
https://huggingface.co/mcp-course
🆔 @programmers_street
huggingface.co
mcp-course (Hugging Face MCP Course)
Model Context Protocol, AI Agents, Python, Typescript
self-hosted Telegram file downloader for automated and stable downloads
https://github.com/jarvis2f/telegram-files
🆔 @programmers_street
https://github.com/jarvis2f/telegram-files
🆔 @programmers_street
❤2
200 n8n workflow templates covering AI, automation, DevOps, finance, IoT, and more, ready to import and use
https://github.com/wassupjay/n8n-free-templates
🆔 @programmers_street
https://github.com/wassupjay/n8n-free-templates
🆔 @programmers_street
❤2
649-page PDF >> Introduction to Machine Learning (textbook on foundations, algorithms, and techniques):
https://arxiv.org/abs/2409.02668
#MachineLearning #DeepLearning
🆔 @programmers_street
https://arxiv.org/abs/2409.02668
#MachineLearning #DeepLearning
🆔 @programmers_street
arXiv.org
Introduction to Machine Learning
This book introduces the mathematical foundations and techniques that lead to the development and analysis of many of the algorithms that are used in machine learning. It starts with an...
اگر برای تست رابط کاربری نیاز به API واقعی ندارید از این سایت استفاده کنید بدون نیاز به لاگین یا ساخت سرور، میتونید انواع درخواستهای POST، GET رو تست بزنید، حتی سناریوهای خطا و تأخیر رو هم پوشش میده.
https://reqres.in
🆔 @programmers_street
https://reqres.in
🆔 @programmers_street
reqres.in
Reqres - A hosted REST-API ready to respond to your AJAX requests
❤2
500+ AI agent use cases and project links across industries
🔗 https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects
#هوش_مصنوعی
🆔 @programmers_street
🔗 https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects
#هوش_مصنوعی
🆔 @programmers_street
❤4
This repo is awesome. It features RAG, AI Agents, Multi-agent Teams, MCP, Voice Agents, and more.
https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
🆔 @programmers_street
https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
🆔 @programmers_street
❤2
Forwarded from FaraDars_Course
📣 تمدید شد — ۷۰ درصد تخفیفِ فرادرس برای همه دورهها
❇️ دورههای پرطرفدار در حوزه برنامه نویسی و هوش مصنوعی 👇
🔸 طراحی وب سایت فروشگاهی با جنگو
🔸 آموزش Vibe coding + ساخت اپلیکیشن بدون کدنویسی با هوش مصنوعی
🔸 برنامه نویسی اندروید در پایتون با فریمورک Kivy
🔸 کاربرد پایتون در اقتصاد، اقتصادسنجی و تحلیل بازارهای مالی
🔸 نصب دوربین مدار بسته با هوش مصنوعی GPT
🔗 مشاهده سایر آموزشها – [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس
❇️ دورههای پرطرفدار در حوزه برنامه نویسی و هوش مصنوعی 👇
🔸 طراحی وب سایت فروشگاهی با جنگو
🔸 آموزش Vibe coding + ساخت اپلیکیشن بدون کدنویسی با هوش مصنوعی
🔸 برنامه نویسی اندروید در پایتون با فریمورک Kivy
🔸 کاربرد پایتون در اقتصاد، اقتصادسنجی و تحلیل بازارهای مالی
🔸 نصب دوربین مدار بسته با هوش مصنوعی GPT
🔗 مشاهده سایر آموزشها – [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس
LLMs (Beginner’s Guide) 👇👇
https://resources.nvidia.com/en-us-large-language-model-ebooks/llm-ebook-part1
🆔 @programmers_street
https://resources.nvidia.com/en-us-large-language-model-ebooks/llm-ebook-part1
🆔 @programmers_street
ترجمهٔ کتابِ Refactoring UI
این کتاب به شما یاد میده چطور رابطِ کاربریِ زیباتری بسازید. مترجم به صورتِ رایگان و به شیوهٔ دونیت منتشر کردن
لینکِ دانلود:
https://www.mediafire.com/file/m4qe5anqfr8ojha/%25D8%25B1%25D8%25A7%25D8%25A8%25D8%25B7_%25DA%25A9%25D8%25A7%25D8%25B1%25D8%25A8%25D8%25B1%25DB%258C_%25D8%25A8%25D9%2587%25D8%25AA%25D8%25B1.pdf/file
🆔 @programmers_street
این کتاب به شما یاد میده چطور رابطِ کاربریِ زیباتری بسازید. مترجم به صورتِ رایگان و به شیوهٔ دونیت منتشر کردن
لینکِ دانلود:
https://www.mediafire.com/file/m4qe5anqfr8ojha/%25D8%25B1%25D8%25A7%25D8%25A8%25D8%25B7_%25DA%25A9%25D8%25A7%25D8%25B1%25D8%25A8%25D8%25B1%25DB%258C_%25D8%25A8%25D9%2587%25D8%25AA%25D8%25B1.pdf/file
🆔 @programmers_street
❤5
📖وقتی می خواهید برای مصاحبه های فنی آماده شوید باید دانش تون را در مورد الگوریتم ها و ساختار داده ها افزایش بدید
بسیاری از دولوپرها از LeetCode برای تمرین و مطالعه برای آماده سازی مصاحبه استفاده می کنند.
🔖 مشاهده این دوره از freeCodeCamp برای مصاحبه بهتون کمک میکنه
https://www.freecodecamp.org/news/prepare-for-technical-interviews-using-neetcode-150
🆔 @programmers_street
بسیاری از دولوپرها از LeetCode برای تمرین و مطالعه برای آماده سازی مصاحبه استفاده می کنند.
🔖 مشاهده این دوره از freeCodeCamp برای مصاحبه بهتون کمک میکنه
https://www.freecodecamp.org/news/prepare-for-technical-interviews-using-neetcode-150
🆔 @programmers_street
❤1
Free course to build AI Agents using n8n.
n8n is free, opensource, no code, drag and drop AI Agent builder.
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=DkV7ztrhLh8&t=998s
🆔 @programmers_street
n8n is free, opensource, no code, drag and drop AI Agent builder.
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=DkV7ztrhLh8&t=998s
🆔 @programmers_street
🔥FREE Official Claude Code Course from Anthropic just dropped!
- Orchestrate multiple Claude subagents to work on different parts of your codebase simultaneously
- Tag Claude in GitHub issues and have it autonomously create, review, and merge pull requests
- Transform messy Jupyter notebooks into clean, production-ready dashboards
- Use MCP tools like Playwright so Claude can see what's wrong with your UI and fix it autonomously
https://www.deeplearning.ai/short-courses/claude-code-a-highly-agentic-coding-assistant/
🆔 @programmers_street
- Orchestrate multiple Claude subagents to work on different parts of your codebase simultaneously
- Tag Claude in GitHub issues and have it autonomously create, review, and merge pull requests
- Transform messy Jupyter notebooks into clean, production-ready dashboards
- Use MCP tools like Playwright so Claude can see what's wrong with your UI and fix it autonomously
https://www.deeplearning.ai/short-courses/claude-code-a-highly-agentic-coding-assistant/
🆔 @programmers_street